Die Behandlungslücke bei Depressionen angehen: Die IMPROVE-1-Studie

Woman using a computer for therapy

Wir testen, welche Elemente der kognitiv-behavioralen Internet-Therapie am hilfreichsten sind

In meinem vorherigen Blog habe ich über die große Behandlungslücke für Depressionen nachgedacht und einige der wichtigsten Herausforderungen betrachtet, die es zu bewältigen gilt, um die globale Last der Depression anzugehen. Die klinische Forschung und Behandlung muss sich darauf konzentrieren, die Wirksamkeit und Wirksamkeit psychologischer Behandlungen zu steigern, zum Teil durch besseres Verständnis der Funktionsweise der Therapie und um die Reichweite und Zugänglichkeit effektiver Therapien zu erhöhen. Um diese Lücken zu schließen, muss ein Aufruf an die Forscher und Therapeuten erfolgen.

Ein möglicher Weg, um sicherzustellen, dass mehr Bedürftige eine hilfreiche Behandlung für Depressionen erhalten, ist der Einsatz internetbasierter Behandlungen. Internet-gelieferte CBT-Behandlung ist leicht zugänglich, weit verfügbar, kosteneffektiv und erhöht die Behandlungsreichweite. Darüber hinaus haben klinische Studien gezeigt, dass Internet-basierte CBT-Behandlung eine praktische und wirksame Behandlung von Depressionen und Angstzuständen ist.

Ein anderer Teil der Lösung besteht darin, verschiedene Methoden zu verwenden, um zu bestimmen, wie die Therapie funktioniert, und um die Wirkstoffe der Therapie zu identifizieren, so dass wir eine systematischere Therapie entwickeln können. Bis jetzt wissen wir nicht wirklich, wie bestimmte Therapien funktionieren oder welche Komponenten der Therapie den Menschen helfen, besser zu werden.

Zum Beispiel habe ich in einem früheren Blog die Evidenz zusammengefasst, dass eine Behandlung, die wir entwickelt haben – eine auf Rumination fokussierte kognitive Verhaltenstherapie – die Symptome der Depression bei chronischen und schweren Depressionen reduziert (siehe Papier). Ich habe jedoch auch bemerkt, dass diese Behandlung eine Reihe von verschiedenen Elementen hat, wie zum Beispiel Gewohnheiten zu erkennen und zu ändern, mitfühlender zu werden, die Absorption in Aktivitäten zu erhöhen und konkreter und spezifischer im Denken und Planen zu werden. Kritisch wissen wir nicht, ob alle, einige oder gar keine dieser Elemente zu den positiven Auswirkungen der Therapie beitragen. Es könnte sein, dass Behandlungseffekte ausschließlich auf die positive Verbindung mit dem Therapeuten zurückzuführen sind und nicht auf irgendeinen dieser spezifischen Behandlungsfaktoren zurückzuführen sind. Oder es könnte sein, dass nur einige dieser Elemente für die Symptomverbesserung benötigt werden, wobei andere Elemente den Behandlungseffekt verdünnen und die Therapie unnötigerweise lang, ermüdend, mühsam und teuer machen, ohne einen Nutzen hinzuzufügen. Oder es kann sein, dass einige Kombinationen von Komponenten besser funktionieren als andere, weil die Elemente sich gegenseitig beeinflussen können, um Effekte zu erzeugen, die stärker sind, als einfach die beiden Komponenten zu addieren. Zum Beispiel kann das Lernen, konkreter zu sein, es leichter machen, die Hinweise auf Ihre Gewohnheiten zu erkennen, und im Gegenzug können Sie sich dieser Hinweise bewusst sein, die den nützlichsten Nutzen davon haben, konkreter zu werden, um gewohnte Reaktionen zu unterbinden.

An dieser Stelle wissen wir einfach nicht, weil die Forschung die Auswirkungen einzelner Behandlungskomponenten oder ihrer Wechselwirkungen nicht untersucht hat. Der Standardansatz zur Beurteilung von Behandlungen – die randomisierte kontrollierte Studie – kann diese Effekte nicht auspacken.

In den letzten Jahren haben Forscher damit begonnen, Methodologien im Ingenieurwesen anzuwenden, um Prozesse und Verfahren im Rahmen von Verhaltensinterventionen zu optimieren. Unter diesen Forschern ist Prof. Linda Collins, Direktorin des Methodologiezentrums an der Penn State University. Sie befürwortet einen Ansatz, der Multiphasen-Optimierungsstrategie oder MOST genannt wird (für weitere Details).

Dieser Ansatz beginnt mit Komponentenauswahlexperimenten, die eine Randomisierung innerhalb eines faktoriellen Designs verwenden, um mehrere individuelle Behandlungskomponenten aus verhaltensbezogenen Interventionen zu bewerten und aktive zu wählen und inaktive oder kontraproduktive Komponenten abzulehnen. Nachfolgende Raffinationsexperimente werden dann verwendet, um optimale Dosierungen und Kombinationen dieser Komponenten zu untersuchen. Die resultierende technische Behandlung wird dann gegen bestehende Behandlungen in einer randomisierten kontrollierten Studie ausgewertet. Im Gegensatz zu standardisierten vergleichenden randomisierten kontrollierten Studien liefert dieser Ansatz einen direkten Hinweis auf die Auswirkungen und Wechselwirkungen einzelner Komponenten innerhalb eines Behandlungspakets, die für die methodische Verbesserung und Vereinfachung komplexer Interventionen erforderlich sind. Dieser Ansatz bietet die Möglichkeit, systematisch und inkrementell bessere Behandlungen zu entwickeln. Aktuelle Forschungsstudien wenden den MOST-Ansatz an, um Maßnahmen der öffentlichen Gesundheit zu verbessern, um das Rauchen und den Drogenmissbrauch zu reduzieren.

Es ist vielleicht überraschend, dass dieser Ansatz noch nicht auf die Verbesserung der Psychotherapie bei allgemeinen psychischen Gesundheitsproblemen wie Depressionen angewendet wurde. Aufgrund der beschriebenen Behandlungs- und Wissenslücken scheint dies ein logischer nächster Schritt zur Verbesserung unserer Therapien zu sein. In der Tat scheint es so sinnvoll zu sein, dass meine Forschungsgruppe jetzt sieht, ob wir diesen innovativen Ansatz bei psychologischen Behandlungen gegen Depressionen anwenden können. Mit Hilfe des MOST-Ansatzes wollen wir herausfinden, welche Wirkstoffe die kognitiv-behaviorale Therapie für Depressionen sind.

Darüber hinaus untersuchen wir diese Behandlungsentwicklung im Rahmen eines E-Health-Internet-Lieferformats, um von Beginn an eine erhöhte Behandlungsabdeckung zu erreichen. Wir versuchen also, zwei Fliegen mit einer Klappe zu schlagen: die Wirkstoffe der Therapie zu verstehen, um eine bessere Behandlung zu verfeinern und gleichzeitig die Zugänglichkeit und Verfügbarkeit der Therapie zu verbessern, indem wir eine internetbasierte Behandlung entwickeln.

Durchführung multifaktorieller Psychotherapieforschung in virtuellen Online-Umgebungen

Diese Studie heißt IMPROVE-1 (Implementierung multifaktorieller Psychotherapieforschung in virtuellen Online-Umgebungen) und wird von einem Wellcome Trust Institutional Strategic Support-Fonds der Universität von Exeter finanziert. Die IMPROVE-1-Studie (für weitere Details siehe hier) bietet kostenlose und offene Online-kognitive Verhaltenstherapie für Menschen mit schweren Depressionen, unterstützt durch Online-Beratung von einem ausgebildeten Therapeuten. Die Behandlungsstudie steht Teilnehmern aus der ganzen Welt mit gutem Englisch zur Verfügung, die mittel- bis schwergradig depressiv sind, an einer kognitiv-behavioralen Internet-Therapie interessiert sind, die nicht selbstmörderisch sind und derzeit keine Psychotherapie erhalten. Der erste Schritt zur Teilnahme an der Studie besteht darin, zu unserem Online-Stimmungsscreening zu gehen, der das Ausmaß der Depression bewertet und Rückmeldung gibt und die Eignung für die Studie überprüft. Wenn Sie daran interessiert sind, an der Studie teilzunehmen, gehen Sie bitte zur Stimmungskontrolle.

Wir haben auch eine Facebook-Seite "Improve Research Trial", die mehr Informationen zur Verfügung stellt und jetzt unter dem folgenden Link zu sehen ist

Wenn Sie dazu bereit sind, "Gefällt mir" und "Teilen" Sie die Facebook-Seite und erzählen Sie Ihren Freunden von der Studie, um über diese Forschung zu informieren.

Wir hoffen, dass diese Forschung einen wichtigen ersten Schritt bei der Entwicklung besserer psychologischer Behandlungen für Depressionen darstellt, die beginnen, die große Behandlungslücke zu schließen.

Ich werde Updates über das, was wir aus der Studie in diesem Blog lernen, während der Forschungsergebnisse veröffentlichen, und ich hoffe, dass dies für Leser von Psychology Today von Interesse sein wird.